关联挖掘下的海量文本信息深入挖掘实现

• 作者: 彭其华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 关联度挖掘 海量文本 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 页码范围: 157-160,164
• 页数: 5页
• 分类号: TP37
• 语种: 中文

摘要

研究基于关联度挖掘的海量网络文本挖掘方法；随着计算机和网络技术的快速发展，网络上的文本呈现海量增长的趋势，传统的网络文本挖掘方法采用基于特征提取的方法实现，能够实现小数据量下的文本挖掘，但是在信息量的快速增长下，传统方法已经不能适应；提出一种基于关联度挖掘的海量网络文本挖掘方法，首先采用特征提取的方法对海量文本进行初步的分类和特征识别，然后采用关联度挖掘的方法对各个文本特征之间的关联度进行计算处理，根据关联度的大小最终实现文本挖掘，由于关联度可以很好的体现特征文本之间的相互关系；最后采用一组随机的网络热门词汇进行测试实验，结果显示，算法能够很好适应海量文本下的挖掘实现，具有很好的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭其华	四川理工学院计算机学院	9	30	4.0	5.0